Логический базис представления знаний в интеллектуальных информационных системах

Группа	Учебная литература
Область науки	Естественные науки
Название на русском языке	Логический базис представления знаний в интеллектуальных информационных системах
Авторы на русском языке	Горюнова В. В.

Резюме

В пособии подробно представлена классификация интеллектуальных информационных систем, полно освещены теоретические вопросы моделей представления знаний и методов поиска решений в базовом варианте логических описаний: логика предикатов первого порядка, в том числе модальная логика предикатов, сетевое и объектное представления.

При работе с большими объектами, имеющими сложную, слабоформализуемую структуру не приходится надеяться на возможность использования в качестве управляющих стратегий традиционных методов и приемов управления. Для автоматизации задач управления нетрадиционными объектами управления требуется формализованное описание цепочки: описание объекта управления – описание целей существования объекта управления – формирование критерия управления – проектирования и создание системы управления. В случае управления традиционными объектами основное внимание специалистов по управлению концентрировалось на поиске процедуры управления. В случае нетрадиционных объектов, обладающих свойствами универсальности, отсутствия формализуемой цели существования и оптимальности основное внимание должно быть уделено описанию самого объекта управления и процедуре поиска решений с использованием этого описания.

При автоматизации подобных задач в современных условиях наиболее распространенными являются модели представления знаний.

Интеллектуальная информационная система (ИИС) – это ИС, которая основана на концепции использования базы знаний для генерации алгоритмов решения экономических задач различных классов в зависимости от конкретных информационных потребностей пользователей.

В первой главе пособия определены важнейшие признаки классификации ИИС: развитые коммуникативные способности, сложность (плохая формализуемость алгоритма), способность к самообучению, адаптивность. Описаны основные подклассы ИИС: интеллектуальные базы данных, в т.ч. с интерфейсами, использующими естественный язык, гипертекст и мультимедиа, когнитивную графику; статические и динамические экспертные системы; самообучающиеся системы на принципах индуктивного вывода, нейронных систем, поиска прецедентов, организации информационных хранилищ; адаптивные информационные системы на основе использования CASE-технологий и/или компонентных технологий. Система с интеллектуальным интерфейсом – это ИИС. предназначенная для поиска неявной информации в базе данных или тексте для произвольных запросов, составляемых, как правило, на ограниченном естественном языке. Экспертная система (ЭС) – это ИИС, предназначенная для решения слабоформализуемых задач на основе накапливаемого в базе знаний опыта работы экспертов в проблемной области. Участники процесса разработки и эксплуатации ЭС: эксперты, инженеры по знаниям, пользователи.

Во второй главе учебного пособия рассматриваются вопросы логического базиса представления знаний: синтаксис и семантика логики предикатов, сетевое представление и объектное представление.

Знание имеет двоякую природу: фактуальную и операционную.

• Фактуальное знание – это осмысленные и понятые данные. Данные сами по себе – это специально организованные знаки на каком-либо носителе.

• Операционное знание – это те общие зависимости между фактами, которые позволяют интерпретировать данные или извлекать из них информацию. Информация по сути – это новое и полезное знание для решения каких-либо задач.

В системах, основанных на обработке баз данных (СБД – Data Base Systems), происходит отделение фактуального и операционного знаний друг от друга. Первое организуется в виде базы данных, второе – в виде программ. Причем программа может автоматически генерироваться по запросу пользователя (например, реализация SQL или QBE запросов). В качестве посредника между программой и базой данных выступает программный инструмент доступа к данным – система управления базой данных (СУБД):

СБД = Программа <=> СУБД <=> База данных

Концепция независимости программ от данных позволяет повысить гибкость ИС по выполнению произвольных информационных запросов.

Анализ структуры программы показывает возможность выделения из программы операционного знания (правил преобразования данных) в так называемую базу знаний, которая в декларативной форме хранит общие для различных задач единицы знаний. При этом управляющая структура приобретает характер универсального механизма решения задач (механизма вывода), который связывает единицы знаний в исполняемые цепочки (генерируемые алгоритмы) в зависимости от конкретной постановки задачи (сформулированной в запросе цели и исходных условий). Такие ИС становятся системами, основанными на обработке знаний (СБЗ – Knowledge Base (Based) Systems):

СБЗ = База знаний <=> Управляющая структура <=> База данных

Следующим шагом в развитии интеллектуальных информационных систем является выделение в самостоятельную подсистему или репозиторий метазнания, описывающего структуру операционного и фактуального знания и отражающего модель проблемной области. В таких системах и программы, и структуры данных генерируются или компонуются из единиц знаний, описанных в репозиторий, каждый раз при изменении модели проблемной области. Будем называть ИИС, обрабатывающие метазнание, системами, основанными на моделях (СБМ – Model Based Systems):

СБМ = Репозиторий <=> Механизм вывода => База данных

Для интеллектуальных информационных систем, ориентированных на генерацию алгоритмов решения задач, характерны следующие признаки:

• развитые коммуникативные способности,

• умение решать сложные плохо формализуемые задачи,

• способность к самообучению,

• адаптивность.

Третья глава пособия посвящена рассмотрению формальных основ моделирования и принятия решений: моделей планирования решений, использование метода резолюций, сценарии и логика действий.

В четвёртой главе рассматриваются особенности функционирования и реализации управления в интеллектуальных информационных системах. Учитывая высокую сложность систем, ориентированных на работу со знаниями, различное функциональное назначение входящих в них блоков, разнородность обрабатываемых данных и знаний, в выделены три уровня организации аппаратной поддержки вычислительгных процессов в ИИС.

Первый уровень – модульный, или общесистемный.

Второй уровень – микросхемный.

Третий уровень – микроэлектронный.

Издание "Логический базис представления знаний в интеллектуальных информационных системах" (Горюнова В. В.) отмечено наградой
МЕДАЛЬ «ЗА ВЕРНОСТЬ ТРАДИЦИЯМ ОТЕЧЕСТВЕННОГО ОБРАЗОВАНИЯ» С УДОСТОВЕРЕНИЕМ

Оформление наградных документов и заказ каталога